众所周知，在当前固定频谱分配制度中，主要存在两大问题，即频谱紧缺和频谱利用率低。一方面，移动用户对传输速率有着更高的要求以支持各种无线业务的增长，越来越多的频谱资源被占用而越来越少的频谱资源可以被利用。在这种情况下，将来就会出现没有可用的频谱分配给新的无线业务。另一方面，目前频谱资源大部分或一部分时间被闲置，而一些频谱则是使用上已到达负荷。具体地，根据美国联邦通信委员会的报告，已分配的频谱中大部分是不同地理位置上不同时间内偶尔地被使用，这个使用率一般在15％到85％之间。为了缓解频谱紧缺的问题和提高频谱利用率，认知无线电的概念被提出来，其被看作是灵活的频谱使用模型。在这种技术中，认知(非授权)用户事先不分配任何频谱资源，而是允许通过侦听频谱来接入未被主用户使用的空闲频谱或是与主用户共享同一频谱同时不会对其产生有害的干扰。在本文中，我们主要研究认知无线电系统中的频谱共享技术，即衬垫式频谱共享和覆盖式频谱共享。　　 在衬垫式频谱共享中，我们首先考虑瞬时干扰功率约束条件下的有效信道容量最大化问题。对于一定和无限接收信号带宽和单个和多个主用户接收机条件下的有效容量，我们分别给出了其闭式表达式。其次，我们分别考虑了协作认知无线电系统和分布式认知网络中的发射功率最小化问题。在协作认知无线电系统中，分配给发射端和中继端的发射功率可以通过几何规划来有效地计算得到。在分布式认知网络中，分配给每个认知用户的发射功率可以建模为功率控制博弈并且通过一个迭代算法来获得，在该博弈中纳什均衡被证实是存在的而且是唯一的，同时也是帕累托最优的。根据收敛的发射功率，传输速率和调制方案可以被相应的调整以支持不同需求的无线业务。　　 在覆盖式频谱共享系统中，我们首先考虑当认知用户采用正交频分复用时，最小化主用户频带内的子载波旁瓣功率。具体地，我们提出两种旁瓣功率抑制方案，即伪随机序列和星座图调整。与之前的工作不同，伪随机序列是应用在靠近主用户频带的子载波上，其特点是减少了收发信机中储存伪随机序列所需的空间。进一步地，星座图调整方案不仅能够避免上述方案中所需的储存空间，而且可以防止相关方案中的误比特率性能下降。其次，我们考虑最大化基于正交频分复用的认知无线电系统中的信道容量，同时避免认知用户过多使用发射功率和对主用户潜在的多高干扰功率，这一点是与现有工作的不同之处。此外，我们给出了一个基于伪梯度的迭代算法来获得每个子载波的最优功率分配。我们还进一步地研究了子载波空置对系统性能的影响。